Risk sınıflandırması: MIT AI Risk Repository etiketinden birebir alınmıştır.
Pokémon Go’nun konum belirleme sisteminin azınlık mahallelerinde daha az sanal durak sunarak "dijital dışlanmaya" yol açtığı öne sürüldü
Pokémon Go’nun sanal durak dağılımının, temel alınan eski veri setindeki demografik yanlılık nedeniyle azınlık mahallelerinde yetersiz kaldığı ve bu durumun sistematik bir dijital dışlanmaya yol açtığı iddia edildi.
Olay
Gazeteci Aura Bogado, Temmuz 2016’da Pokémon Go oyunundaki sanal durakların (PokéStop ve Gym) dağılımının, mahallelerin etnik yapısına göre farklılık gösterdiğini iddia etti. Bogado, beyaz nüfusun yoğun olduğu bölgelerde sanal durak sayısının, azınlıkların yaşadığı mahallelerden belirgin şekilde fazla olduğunu gözlemlediğini bildirdi. Bu gözlemi doğrulamak amacıyla başlatılan sosyal medya çalışması ve Urban Institute tarafından yürütülen veri analizleri, iddia edilen eşitsizliği destekleyen bulgular ortaya koydu.
Urban Institute araştırmacıları, beyazların çoğunlukta olduğu mahallelerde ortalama 55 PokéStop bulunurken, siyahların yoğunlukta olduğu mahallelerde bu sayının 19’da kaldığını saptadı. Benzer bir durumun Chicago, Detroit, Miami ve New York’un farklı bölgelerinde de tekrarlandığı; azınlıkların yoğun olduğu mahallelerde oyuncuların ücretsiz oyun içi eşyalara erişiminin kısıtlandığı ve bu durumun "dijital dışlanma" (redlining) olarak nitelendirilebileceği değerlendirildi.
Söz konusu eşitsizliğin, oyunun geliştiricisi Niantic’in Pokémon Go’yu oluştururken önceki oyunu Ingress’ten alınan kullanıcı kaynaklı konum verilerine dayanmasından kaynaklandığı öne sürüldü. Ingress oyuncu profilinin ağırlıklı olarak genç, beyaz ve teknoloji meraklısı erkeklerden oluşmasının, veri setinde bu kitlenin sosyal çevresine yönelik bir yanlılık oluşturduğu ifade edildi. Niantic CEO’su John Hanke, konumların kullanıcı bildirimlerine dayandığını doğrularken; şirket sözcüsü Chase Colasonno, durak dağılımındaki eşitsizlik iddiaları hakkında doğrudan yorum yapmadı ancak oyunun küresel lansmanı sonrası konunun yeniden ele alınabileceğini belirtti.
Olay, fiziksel dünyadaki yapısal eşitsizliklerin ve veri setlerindeki demografik yanlılıkların, artırılmış gerçeklik sistemleri aracılığıyla dijital ortama nasıl taşınabileceğine dair önemli bir örnek olarak kayıtlara geçti. Analizler, sistemin kasıtlı bir ayrımcılık gütmemiş olabileceğini, ancak temel alınan tarihsel verilerin mevcut toplumsal eşitsizlikleri dijital dünyada pekiştirdiğini vurgulamaktadır.
Kaynaklar & Kanıtlar
- [1]
- [2]
- [3]
- [4]
- [5]
- [6]
- [7]
- [8]
- [9]
Akademik Atıf
Sınıflandırma
Detaylar
Zaman Çizelgesi
Olay tarihi zararın başladığı anı gösterir; haberin ya da davanın tarihi olmayabilir. Nasıl belirlenir?